복합재료
일반
속성 | 값 |
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밀도 | 1.5g/cm³ |
기계
속성 | 값 |
---|---|
탄성 계수 | 35GPa |
굴곡 계수 | 28GPa |
굴곡 강도 | 100MPa |
층간 전단 강도 | 11.0MPa |
인장 강도 | 65.0MPa |
열
속성 | 값 | 댓글 |
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최대 서비스 온도 | 300.0 °C | |
1000 °C | 불활성 |
기술적 속성
속성 | ||
---|---|---|
응용 분야 | 연결 요소(너트, 볼드체, 나사, 로드) |
복합재료
데이터는 자율 주행의 핵심으로 딥 러닝에 의존하는 자율 주행 차량(AV) 공급업체에게 모든 면에서 모든 것입니다. 데이터는 AV 회사가 공공 도로에서 수 마일의 테스트 경험을 쌓고 페타바이트의 도로 지식을 기록 및 비축하는 이유입니다. 예를 들어 Waymo는 7월에 실제 세계에서 1천만 마일 이상, 시뮬레이션에서 100억 마일 이상을 주행했다고 주장했습니다. 하지만 업계에서 묻고 싶지 않은 또 다른 질문이 있습니다. AV 회사가 이미 실제 도로에서 페타바이트 또는 엑사바이트의 데이터를 수집했다고 가정합니다. 해당 데이터 세트
2017 Aberdeen Group 보고서에 따르면 제조 산업에서만 연간 500억 달러 이상의 손실이 발생합니다. 계획되지 않은 다운타임. 많은 기업들이 유지보수 성능을 벤치마킹하고 측정 가능한 개선을 이끄는 효과적인 유지보수 프로그램을 구현하기 위해 계속해서 고군분투하고 있습니다. 효과적인 유지 관리 프로그램은 가동 중지 시간을 줄이고 장비 수명을 연장하며 장비 중단 발생 시 수리 시간을 최소화합니다. 동일한 Aberdeen Group 보고서에 따르면 동급 최고의 제조업체(상위 20% 성능 점수에서 식별됨)는 90%의 전체 장비